爬虫实战--利用Scrapy爬取知乎用户信息

最新推荐文章于 2025-09-07 01:02:55 发布
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文章标签： python 爬虫
原文链接：http://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9767593.html
本文探讨了人工智能算法标注工程师的核心技能，包括如何有效理解算法需求，精确标注数据，以及使用各种工具提高工作效率。文章深入分析了标注过程中的常见问题，并提供了实用的解决方案。

思路：

主要逻辑图：

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zhuifeng-mayi/p/9767593.html

Python爬虫实战：爬取知乎问答与用户信息
2201_76125261的博客
05-09 1042
随着网络信息量的爆炸，如何有效获取有价值的内容，成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一，常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中，我们将结合最新的Python爬虫技术，详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。
【爬虫实战】scrapy实战：爬取知乎用户信息
我的博客
04-20 1932
简介 知乎用户信息是非常大的，本文是一个scrapy实战：怎样抓取所有知乎用户信息。 爬取的思路如下图所示： 选择一个知乎用户作为根节点 每个用户都会有关注列表 选择每一个用户的关注列表，进行递归爬取知乎用户信息 站点分析 本文以轮子哥为根节点（根节点可以随便选择），打开轮子哥的关注列表，并翻页查看关注列表: 翻页是一个AJAX请求，每页20个关注用户，并且有一些简要的用户信息 其中有一...
python爬取知乎用户信息泄露_scrapy实战--爬取知乎用户信息(上)
weixin_30082211的博客
12-28 557
背景使用Scrapy分布式爬取知乎所有用户个人信息!项目地址 爬取知乎所有用户大规模抓取静态网页Scrapy绝对是利器!当然也可以使用requests库来自己实现,但是要自己写过滤器等组件,既然有现成的轮子并且还是很好的轮子就没必要再造一个了!image使用Scrapy时单一进程抓取的时候速度太慢,可以使用多进程,但是如果觉得还是慢,那么我们可以使用基于redis的分布式抓取,几台电脑或则服务器同...
利用Scrapy爬取知乎用户详细信息并存至MongoDB
ZCC的专栏
09-13 1065
本节目标 本节要实现的内容有： 从一个大V用户开始，通过递归抓取粉丝列表和关注列表，实现知乎所有用户的详细信息的抓取。将抓取到的结果存储到MongoDB，并进行去重操作。 思路分析 我们都知道每个人都有关注列表和粉丝列表，尤其对于大V来说，粉丝和关注尤其更多。 如果我们从一个大V开始，首先可以获取他的个人信息，然后我们获取他的粉丝列表和关注列表，然后遍历列表中的每一个
Python爬虫从入门到入狱之爬取知乎用户信息
Avaricious_Bear的博客
06-24 1194
这些字段的是在用户详细信息里找到的，如下图所示，这里一共有58个字段，可以详细研究每个字段代表的意思：这段代码是非常重要的，主要的处理逻辑其实都是在这里 上述的代码的主要逻辑用下图分析表示：关于上图的一个简单描述： 1. 当重写start_requests，一会有三个yield，分别的回调函数调用了parse_user,parse_follows,parse_followers，这是第一次会分别获取我们所选取的大V的信息以及关注列表信息和粉丝列表信息 2. 而parse分别会再次回调parse_follow
爬虫实战（一）利用scrapy爬取豆瓣华语电影
SY的博客
10-07 5946
在学习爬虫之前，翻过知乎上的一个回答：利用爬虫技术能做到哪些很酷很有趣很有用的事情？，这大概是我学习爬虫最初的动力。而现在踏过小白阶段后，便开始也想做这样的事情，结合数据分析或是其他的，做一些有趣的东西。 那从简单的开始，第一个爬虫项目是爬取豆瓣华语电影的数据，后面将利用这部分数据进行分析。 1. 爬取思路 在观察了豆瓣每个影片的链接地址后，写下了主要思路： 在豆瓣电影的选片页面，筛选所有华语（...
Scrapy爬取知乎热榜信息
qq_44264058的博客
03-22 1017
前两周去学习了一下Django，由于第一次接触设计模式，对于mvc设计模式还是很陌生的，花了大约一周的时间才大概熟悉了整个工作流程，第二周学会了写一些简单的网站应用，原本自己定好目标是要两周学会一个框架的，但是整网站要搞服务器，还要域名备案什么的，怪麻烦的，两周时间过去，还是没有做一个完整的Django项目，也就没脸跑去写博客来记录了。但还是不得不继续学习我计划中的下一个框架——Scrapy，从3.15到今天3.21号已经正好过去一周了，我花了四到五天的时间看完了一本半的书，周五晚上熬了个夜最终把整个scr
爬虫（十六）：scrapy爬取知乎用户信息
weixin_30394333的博客
04-12 151
一：爬取思路 首先我们应该找到一个账号，这个账号被关注的人和关注的人都相对比较多的，就是下图中金字塔顶端的人，然后通过爬取这个账号的信息后，再爬取他关注的人和被关注的人的账号信息，然后爬取被关注人的账号信息和被关注信息的关注列表，爬取这些用户的信息，通过这种递归的方式从而爬取整个知乎的所有的账户信息。整个过程通过下面两个图表示： 二：爬虫过程分析 这里我们找的账号地址是：https:...
Scrapy实战：爬取知乎用户信息
不思量
03-28 1681
思路：从一个用户（本例为“张佳玮”）出发，来爬取其粉丝，进而爬取其粉丝的粉丝… 先来观察网页结构： 审查元素： 可以看到用户“关注的人”等信息在网页中用json格式保存在data中。 当把鼠标移到列表中的某个名字上时，可以看到浏览器产生了一个Ajax请求： 请求的url后面加上了很长的一串查询字符串。 并且json中也请求了许多详细的信息。 这与该用户的主页基本是对应的： 实战 我们...
python爬虫实战笔记---以轮子哥为起点Scrapy爬取知乎用户信息
10-13
本实战笔记将以“轮子哥”为起点，利用Scrapy爬取知乎用户的详细信息，帮助我们了解Scrapy的基本使用方法和流程。 首先，我们需要了解Scrapy的基本架构。Scrapy由多个组件构成，包括Spiders、Item、Item Pipeline、...
基于scrapy和pandas对知乎300w用户的数据分析源码（使用scrapy爬取知乎网的用户资料，并图表可视化）.zip
04-12
基于scrapy和pandas对知乎300w用户的数据分析源码（使用scrapy爬取知乎网的300w，用户资料，最后使用pandas对数据进行过滤，找出想要的知乎大牛，并用图表的形式可视化）.zip基于scrapy和pandas对知乎300w用户的数据...
Java 和 Python 的执行方式有很大不同——Android学习
ban102055的博客
09-04 2479
特性PythonJava执行方式(解释执行)->(先编译后执行)是否需要编译否是环境需要 Python 解释器需要JDK(包含javac和java在Android Studio中不适用全自动，点击“Run”即可给你的建议：为了学习 Android 开发：直接使用。不要担心命令行，IDE 会帮你处理一切。专注于编写代码和理解 Android 的概念（如 Activity、生命周期）。为了单纯学习 Java 语法。
Java 枚举通用接口设计与实现
sunnyday0426的博客
09-04 657
本文介绍了Java中枚举类型的通用接口设计方法。通过定义BaseEnumInterface接口，可以为枚举添加code和desc属性，并提供统一的静态操作方法，如根据code获取枚举实例、获取所有编码列表、验证编码有效性等。以GenderEnum为例，展示了枚举类如何实现该接口，并演示了通过接口提供的通用方法进行便捷操作。这种设计模式提高了代码复用性，使枚举操作更加规范统一。
【TXT】用 Python 实现超漂亮的 HTML 两栏文本对比工具（支持行内差异高亮）
采菊东篱下，Python满乾坤！
09-05 1160
这个小工具虽然只有 300 多行代码，但却融合了文本处理、算法匹配、前端渲染和用户体验设计。它不仅实用，还能作为学习difflib和 HTML/CSS 布局的优秀范例。✅一句话总结：让文本对比不再枯燥，让差异“看得见”！也欢迎在评论区提出你的优化想法 😊。
torch神经网络入门级设备测试
最新发布
m0_71002812的博客
09-07 488
本文介绍了一个基于PyTorch的CPU与GPU性能评估系统，用于比较不同硬件在求解常微分方程(ODE)的神经网络模型中的计算效率。系统包含以下核心功能： 自动检测CUDA可用性及GPU配置 构建多层前馈神经网络模型求解二阶ODE 性能基准测试：分别在CPU/GPU上运行相同训练任务，计算加速比 内存使用分析：对比CPU/GPU张量的内存占用情况 梯度计算专项测试：评估反向传播耗时差异 评估结果显示，在处理大规模数据(≥5000个数据点)时，GPU凭借并行计算优势可获得显著加速效果。系统适用于科研人员优化物
AI驱动的软件测试：革命性的自动化、缺陷检测与实验优化
zzywxc787的博客
09-06 654
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术的融入，正在从根本上重塑软件测试的格局，将其从一种主要是手动的、重复性的任务转变为一种智能的、预测性的、且持续优化的过程。*说明：多臂老虎机算法（MAB）由于将更多流量分配给了更好的版本B，其累积回报（点击次数）的增长速度远快于传统A/B测试（固定50/50分流）。： 利用NLP技术（如文本分类）自动分析新提交的Bug报告的内容、标题和描述，将其自动分类（如“前端UI问题”、“后端API错误”），并推荐或分配给最合适的开发人员（基于谁修改了相关代码文件）。
Python核心技术开发指南(037)——匿名函数
谷哥的小弟
09-05 264
本文介绍了Python中的匿名函数（lambda函数），它是一种无需名称、通过lambda关键字定义的简洁函数形式。文章对比了匿名函数与命名函数的差异，指出匿名函数适合简单逻辑和临时使用场景，尤其是作为参数传递给高阶函数时更具优势。通过多个示例展示了匿名函数在数学运算、排序、条件判断和数据过滤等场景的应用，包括与sorted()、map()、filter()等内置函数的结合使用。
国产化Excel处理组件Spire.XLS教程：Java 向 Excel 写入数据的3种高效方法（含代码示例）
开发者效率提升工具的博客
09-04 952
手动向 Excel 工作表中输入数据既耗时又容易出错，尤其是在处理大型数据集时。而借助合适的 Java Excel 库，可以简化数据输入这一流程。本文将详细介绍如何使用 Spire.XLS for Java 库，通过 3 种高效方法完成 Java 向 Excel 工作表的数据写入，涵盖基础的逐个单元格录入、批量数组插入以及 DataTable 导出。
Python实现生成矩形、三角形、六边形和圆形点云
不枯石的学习笔记
09-06 491
本文介绍了使用Python生成规则几何形状点云的方法，包括矩形、三角形、六边形和圆形。主要内容包括：1）基本步骤概述，涵盖参数定义、采样、噪声添加和可视化；2）四种几何形状的具体生成算法和示例代码；3）应用场景分析，如工业检测、机器人导航和虚拟现实；4）综合程序实现，通过Tkinter界面实现点云生成与可视化。文中详细说明了每种形状的采样算法（如重心坐标法、极坐标采样）和实现细节，并提供了完整的Python代码示例。该内容为三维点云处理的基础技术，适用于计算机视觉、机器人学等领域的研究和开发。
Scrapy爬虫实践：如何使用Python爬取知乎用户信息
通过这个Scrapy爬虫实战项目，不仅能够加深对Scrapy框架的理解，还能学习到如何从实际网站中爬取结构化数据的技巧。实践是学习编程的最佳方式之一，通过动手实操，可以更深刻地理解理论知识，并且在解决问题的过程中...
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